OSINT / DATA ENGINEERING / AI

Система от открытого источника до проверяемого отчёта

OSINT Pipeline автоматически собирает публичные публикации, нормализует их, извлекает сущности, сопоставляет события по времени и географии и формирует структурированные отчёты. Источники, оценки достоверности, неопределённость и история обработки остаются частью результата.

  • Python
  • PostgreSQL
  • PostGIS
  • Redis
  • Docker Compose
  • scikit-learn
  • Tesseract OCR
  • Telegram Bot API
OSINT Pipeline — превью проекта

Для чего создан OSINT Pipeline

Для чего создан OSINT Pipeline

Аналитику приходится вручную просматривать множество открытых каналов, лент и публикаций, отделять повторы от новых фактов и восстанавливать связи между событиями. Система превращает этот непрерывный поток в единую базу, ежедневные сводки и диалоговый доступ к уже собранным данным.

Кому помогает продукт

Продукт рассчитан на исследовательскую и аналитическую команду, которой нужен регулярный мониторинг публичных источников, воспроизводимый путь от публикации до вывода и удобная доставка результатов через отчёты и закрытый Telegram-интерфейс.

01

Задача

Собрать разнородные публичные источники в устойчивый конвейер, убрать дубликаты, извлечь из неструктурированного текста и изображений полезные сущности, связать близкие эпизоды и при этом не потерять происхождение данных и границы уверенности.

02

Решение

Реализована контейнерная система коллекторов, очереди, процессоров и паблишеров. PostgreSQL с PostGIS хранит сообщения, события, географию и связи; NER, OCR и DBSCAN обогащают данные; AI формирует осторожный структурный разбор, а Telegram-бот и планировщики доставляют отчёты и ответы по накопленной базе.

Возможности

Что умеет продукт

Функции собраны вокруг рабочего сценария и связаны общим состоянием, контролем и аналитикой.

01

Сбор публичных источников

Коллекторы получают открытые Telegram-публикации, RSS/Atom-ленты, социальные сообщения и дополнительные публичные наборы данных.

02

Нормализация и дедупликация

Каждая запись связывается с источником и внешним идентификатором, а хэши медиа и ограничения базы защищают от повторной загрузки.

03

Извлечение сущностей

NER на словарях, нечётком поиске и регулярных выражениях выделяет именованные объекты и локации, а OCR извлекает текст из изображений.

04

Пространственно-временной анализ

PostGIS хранит географию, а DBSCAN объединяет близкие по месту и времени события в эпизоды для последующего анализа.

05

AI-отчёты с источниками

Генератор разделяет факты, утверждения источников, оценку и неопределённость, добавляет уровень уверенности и ссылки на исходные публикации.

06

Диалог и доставка

Пользователь получает плановые отчёты, может запросить сводку вручную или задать вопрос боту по данным, уже сохранённым в системе.

Итог

Результат

OSINT Pipeline собрал сбор, очистку, геоаналитику, AI-разбор и публикацию в единый воспроизводимый процесс. Вместо ручного просмотра разрозненных каналов команда получает постоянно обновляемую базу, отчёты с происхождением данных и контролируемый диалоговый доступ к накопленному контексту.

Python PostgreSQL PostGIS Redis Docker Compose scikit-learn Tesseract OCR Telegram Bot API

Новый проект

Есть похожая задача?

Опишите исходную ситуацию и желаемый результат. Мы разберёмся в контексте и предложим практичный первый этап.